换脸技术的各种算法介绍一下

1. 基于CNN的换脸算法：基于CNN的换脸算法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现人脸识别和换脸。这一方法通常使用多个卷积层来提取图像中的特征，然后再将这些特征映射到另一个图像上。 2. 基于GAN的换脸算法：Generative Adversarial Networks (GAN) 是一个具有生成式对抗性能的神经网络体系。GANs 通常由两部分构成: 一个生成器和一个鉴别器。 生成器尝试从随机数字中生成新图片, 而鉴别者尝试区分真实图片以及生成的图片. GANs 在人脸变形上也有所应用, 例如 FaceSwap 和 Face2Face 等应用. 3. 3D Morphable Model-based 换脸方法: 3D Morphable Model-based 方法是通过使用3D Morphable Models (3DMM)来实施人脸变形。3DMM通常包含三部分: 三位彩色人脸, 目标衣服/胡须/眼镜/妆容以及头部姿势信息. 首先, 通过对目标图片执行2D/3D重映射以释出目标头部信息; 第二步, 通过将目标头部信息作为“权重”应用在 3DMMs 上; 最后, 通过将 2D/3D 映射应电地写入原始图片中实施人脸变形.